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Pandas DataFrame 的基本操作之重新索引

程序员文章站 2022-06-05 20:16:30
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1.reindex:可以对行和列索引,默认对行索引,加上关键字columns对列索引。

import pandas as pd
data=[[1,1,1,1],[2,2,2,2],[3,3,3,3],[4,4,4,4]]
df = pd.DataFrame(data,index=['d','b','c','a'])
print(df)

Pandas DataFrame 的基本操作之重新索引

默认对列索引:如果是新的索引名将会用NaN

df=df.reindex(['a','b','c','d','e'])
print(df)

Pandas DataFrame 的基本操作之重新索引

加上关键字columns对列重新索引:

df=df.reindex(columns=[2,1,3,4,0])
print(df)

Pandas DataFrame 的基本操作之重新索引

2.reindex插值处理:对于index为有序的数据,我们有时候可能会进行一些插值处理,只需要在reindex加上method参数即可,参数如下表

Pandas DataFrame 的基本操作之重新索引

(图片来源:截图于 利用python进行数据分析 Wes McKinney 著)

例子:

import pandas as pd 
data=[[1,1,1,1],[2,2,2,2],[3,3,3,3]]
df = pd.DataFrame(data,index=range(3))
print(df)
df=df.reindex([0,1,2,3,4,5],method='ffill')
print('--------------')
print(df)

Pandas DataFrame 的基本操作之重新索引

reindex函数的相关参数:

Pandas DataFrame 的基本操作之重新索引

(图片来源:截图于 利用python进行数据分析 Wes McKinney 著)

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